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Modulo: tf.compat.v1

Tensorflow 1 versione Visualizza sorgente su GitHub

Portare in tutta l'interfaccia tensorflow pubblico in questo modulo.

moduli

app modulo: ingresso generico script di punto.

audio modulo: Public API per tf.audio spazio dei nomi.

autograph modulo: Conversione di pianura pitone in tensorflow codice grafico.

bitwise Modulo: Operazioni per manipolare le rappresentazioni binarie di numeri interi.

compat modulo: funzioni di compatibilità.

config modulo: Public API per tf.config spazio dei nomi.

data modulo: tf.data.Dataset API di condutture di ingresso.

debugging modulo: Public API per tf.debugging spazio dei nomi.

distribute modulo: Libreria per l'esecuzione di un calcolo su più dispositivi.

distributions modulo: Modulo di base per gli oggetti di distribuzione tensorflow e aiutanti.

dtypes modulo: Public API per tf.dtypes spazio dei nomi.

errors modulo: tipi di eccezione per tensorflow errori.

estimator modulo: stima di strumenti di alto livello per lavorare con i modelli.

experimental modulo: Public API per namespace tf.experimental.

feature_column modulo: Public API per tf.feature_column spazio dei nomi.

flags modulo: router di importazione per absl.flags. Vedi https://github.com/abseil/abseil-py

gfile modulo: router di importazione per file_io.

graph_util modulo: helper per manipolare un grafico tensore in pitone.

image modulo: ops immagine.

initializers modulo: Public API per tf.initializers spazio dei nomi.

io modulo: Public API per tf.io spazio dei nomi.

keras modulo: Attuazione del Keras API destinata ad essere un'API di alto livello per tensorflow.

layers modulo: Public API per tf.layers spazio dei nomi.

linalg modulo: Operazioni per l'algebra lineare.

lite modulo: Public API per namespace tf.lite.

logging modulo: operazioni di taglio e di sintesi.

lookup modulo: Public API per tf.lookup spazio dei nomi.

losses modulo: operazioni di perdita per l'impiego in reti neurali.

manip modulo: Gli operatori per manipolare tensori.

math modulo: Math Operations.

metrics modulo: metriche di valutazione-correlati.

mixed_precision modulo: Public API per tf.mixed_precision spazio dei nomi.

mlir modulo: Public API per tf.mlir spazio dei nomi.

nest modulo: Public API per tf.nest spazio dei nomi.

nn modulo: wrapper per primitivo Rete neurale (NN) Operations.

profiler modulo: Public API per tf.profiler spazio dei nomi.

python_io modulo: funzioni Python per manipolare direttamente i file TFRecord-formattati.

quantization modulo: Public API per tf.quantization spazio dei nomi.

queue modulo: Public API per tf.queue spazio dei nomi.

ragged modulo: Ragged tensori.

random modulo: Public API per tf.random spazio dei nomi.

raw_ops modulo: Public API per tf.raw_ops spazio dei nomi.

resource_loader modulo: libreria di gestione delle risorse.

saved_model modulo: Public API per tf.saved_model spazio dei nomi.

sets modulo: tensorflow operazioni impostato.

signal modulo: operazioni di elaborazione del segnale.

sparse modulo: Sparse Tensor Rappresentanza.

spectral modulo: Public API per namespace tf.spectral.

strings modulo: operazioni per lavorare con tensori di stringa.

summary modulo: Operazioni per la scrittura dei dati di sintesi, per l'uso in analisi e la visualizzazione.

sysconfig modulo: libreria di configurazione del sistema.

test modulo: Testing.

tpu modulo OPS sono collegati Tensor Processing Unit.

train modulo: supporto per modelli di formazione.

user_ops modulo: Public API per tf.user_ops spazio dei nomi.

version modulo: Public API per tf.version spazio dei nomi.

xla modulo: Public API per tf.xla spazio dei nomi.

Classi

class AggregationMethod : Una classe messa in vendita di metodi di aggregazione utilizzati per combinare i gradienti.

class AttrValue : A ProtocolMessage

class ConditionalAccumulator : Un accumulatore condizionale per aggregare pendenze.

class ConditionalAccumulatorBase : Un accumulatore condizionale per aggregare pendenze.

class ConfigProto : A ProtocolMessage

class CriticalSection : sezione critica.

class DType : Rappresenta il tipo di elementi in una Tensor .

class DeviceSpec : Rappresenta una specifica (eventualmente parziale) per un dispositivo tensorflow.

class Dimension : Rappresenta il valore di una dimensione in un TensorShape.

class Event : Un ProtocolMessage

class FIFOQueue : Un'implementazione coda che Ritiri dalla coda elementi in first-in first-out ordine.

class FixedLenFeature : Configurazione per analizzare una caratteristica ingresso-lunghezza fissa.

class FixedLenSequenceFeature : Configurazione per l'analisi di una funzione di input di lunghezza variabile in un Tensor .

class FixedLengthRecordReader : record A Reader di lunghezza fissa che le uscite da un file.

class GPUOptions : A ProtocolMessage

class GradientTape : le operazioni di record per la differenziazione automatica.

class Graph : A tensorflow calcolo, rappresentato come un grafico flusso di dati.

class GraphDef : A ProtocolMessage

class GraphKeys : i nomi standard da utilizzare per le raccolte grafico.

class GraphOptions : A ProtocolMessage

class HistogramProto : A ProtocolMessage

class IdentityReader : A Reader che emette il lavoro in coda sia come la chiave e il valore.

class IndexedSlices : Una rappresentazione sparsa di un insieme di fette tensoriali in determinati indici.

class IndexedSlicesSpec : specifica per un tipo tf.IndexedSlices .

class InteractiveSession : Un tensorflow Session per l'uso in contesti interattivi, come un guscio.

class LMDBReader : A Reader che emette i record da un file LMDB.

class LogMessage : A ProtocolMessage

class MetaGraphDef : A ProtocolMessage

class Module : Base neurale classe modulo di rete.

class NameAttrList : A ProtocolMessage

class NodeDef : A ProtocolMessage